Data Science Basics Quiz
ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹਨ
10+
ਡਾਊਨਲੋਡ
ਹਰੇਕ ਲਈ
info
ਇਸ ਐਪ ਬਾਰੇ
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਐਪ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਮਲਟੀਪਲ-ਚੋਇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ (MCQs) ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਐਪ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਫਾਈ, ਅੰਕੜੇ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ, ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ, ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
🔹 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਲਈ MCQ- ਅਧਾਰਤ ਅਭਿਆਸ।
ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਅੰਕੜੇ, ML, ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼।
ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਐਪ।
📘 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇ
1. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ - ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੇਤਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ - ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਫਾਈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ - ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਵਿੱਤ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਖੋਜ, ਕਾਰੋਬਾਰ।
ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ - ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ, ਅਸੰਗਠਿਤ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ।
ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅੰਕੜੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ।
ਨੈਤਿਕਤਾ - ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ।
2. ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਸਰੋਤ
ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡੇਟਾ - ਸਰਵੇਖਣ, ਪ੍ਰਯੋਗ, ਨਿਰੀਖਣ।
ਸੈਕੰਡਰੀ ਡੇਟਾ - ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਸਰਕਾਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਰੋਤ।
API - ਔਨਲਾਈਨ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਪਹੁੰਚ।
ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ - ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ.
ਡਾਟਾਬੇਸ - SQL, NoSQL, ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ - ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਆਈਓਟੀ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ।
3. ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ - ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਹਟਾਉਣਾ।
ਪਰਿਵਰਤਨ - ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵੇਰੀਏਬਲ।
ਆਊਟਲੀਅਰ ਖੋਜ - ਅੰਕੜਾ ਜਾਂਚ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ - ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ।
ਕਟੌਤੀ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ, ਆਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ - ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ।
4. ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA)
ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜੇ - ਮਤਲਬ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ।
ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਸਕੈਟਰਪਲੋਟਸ, ਹੀਟਮੈਪ।
ਸਬੰਧ - ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।
ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਸਧਾਰਣਤਾ, ਤਿੱਖਾਪਣ, ਕੁਰਟੋਸਿਸ।
ਸ਼੍ਰੇਣੀਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਗਿਣਤੀ, ਬਾਰ ਪਲਾਟ।
EDA ਟੂਲਸ - ਪਾਂਡਾ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਸੀਬੋਰਨ, ਪਲਾਟਲੀ।
5. ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ
ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੰਕਲਪ - ਘਟਨਾਵਾਂ, ਨਤੀਜੇ, ਨਮੂਨਾ ਸਪੇਸ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ - ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ ਬਨਾਮ ਨਿਰੰਤਰ।
ਵੰਡ - ਸਾਧਾਰਨ, ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ, ਪੋਇਸਨ, ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਆਦਿ।
6. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ - ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਆਯਾਮ ਆਦਿ।
7. ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ
ਚਾਰਟ - ਲਾਈਨ, ਬਾਰ, ਪਾਈ, ਸਕੈਟਰ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ - ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਲਈ BI ਟੂਲ।
ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ - ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਸੂਝ।
ਟੂਲ - ਝਾਂਕੀ, ਪਾਵਰ BI, ਗੂਗਲ ਡੇਟਾ ਸਟੂਡੀਓ।
ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ - ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਸੀਬੋਰਨ।
8. ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ - ਆਇਤਨ, ਵੇਗ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਸੱਚਾਈ।
ਹਾਡੂਪ ਈਕੋਸਿਸਟਮ - ਐਚਡੀਐਫਐਸ, ਮੈਪਰਡਿਊਸ, ਹਾਈਵ, ਪਿਗ।
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ - ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ - AWS, Azure, Google Cloud।
ਡਾਟਾਬੇਸ - SQL ਬਨਾਮ NoSQL.
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ - ਕਾਫਕਾ, ਫਲਿੰਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ।
9. ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ - ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ।
ਪੱਖਪਾਤ - ਅਨੁਚਿਤ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ।
AI ਨੈਤਿਕਤਾ - ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ।
ਸੁਰੱਖਿਆ - ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ।
🎯 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੌਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਵਿਦਿਆਰਥੀ - ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਸੋਧੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ - ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਓ।
ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ - ਆਈਟੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ।
ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਵਾਲੇ - ਡੇਟਾ ਰੋਲ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ MCQs ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ।
ਪੇਸ਼ੇਵਰ - ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ।
📥 ਹੁਣੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅੱਜ ਹੀ ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ!
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ, ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ, ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
🔹 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਐਪ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਬਿਹਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਲਈ MCQ- ਅਧਾਰਤ ਅਭਿਆਸ।
ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਅੰਕੜੇ, ML, ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼।
ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਐਪ।
📘 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇ
1. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ - ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਖੇਤਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ - ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸਫਾਈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ - ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਵਿੱਤ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਖੋਜ, ਕਾਰੋਬਾਰ।
ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ - ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ, ਅਸੰਗਠਿਤ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ।
ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ - ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਅੰਕੜੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ।
ਨੈਤਿਕਤਾ - ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ।
2. ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਸਰੋਤ
ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡੇਟਾ - ਸਰਵੇਖਣ, ਪ੍ਰਯੋਗ, ਨਿਰੀਖਣ।
ਸੈਕੰਡਰੀ ਡੇਟਾ - ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਸਰਕਾਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਰੋਤ।
API - ਔਨਲਾਈਨ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਪਹੁੰਚ।
ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ - ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ.
ਡਾਟਾਬੇਸ - SQL, NoSQL, ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ - ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਆਈਓਟੀ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ।
3. ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ - ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ, ਹਟਾਉਣਾ।
ਪਰਿਵਰਤਨ - ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵੇਰੀਏਬਲ।
ਆਊਟਲੀਅਰ ਖੋਜ - ਅੰਕੜਾ ਜਾਂਚ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ।
ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ - ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ।
ਕਟੌਤੀ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੋਣ, ਆਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ - ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ।
4. ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (EDA)
ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਅੰਕੜੇ - ਮਤਲਬ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ।
ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਸਕੈਟਰਪਲੋਟਸ, ਹੀਟਮੈਪ।
ਸਬੰਧ - ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ।
ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਸਧਾਰਣਤਾ, ਤਿੱਖਾਪਣ, ਕੁਰਟੋਸਿਸ।
ਸ਼੍ਰੇਣੀਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਗਿਣਤੀ, ਬਾਰ ਪਲਾਟ।
EDA ਟੂਲਸ - ਪਾਂਡਾ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਸੀਬੋਰਨ, ਪਲਾਟਲੀ।
5. ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ
ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੰਕਲਪ - ਘਟਨਾਵਾਂ, ਨਤੀਜੇ, ਨਮੂਨਾ ਸਪੇਸ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ - ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ ਬਨਾਮ ਨਿਰੰਤਰ।
ਵੰਡ - ਸਾਧਾਰਨ, ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ, ਪੋਇਸਨ, ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਆਦਿ।
6. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ।
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ - ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਆਯਾਮ ਆਦਿ।
7. ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ
ਚਾਰਟ - ਲਾਈਨ, ਬਾਰ, ਪਾਈ, ਸਕੈਟਰ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ - ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਲਈ BI ਟੂਲ।
ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣਾ - ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਸੂਝ।
ਟੂਲ - ਝਾਂਕੀ, ਪਾਵਰ BI, ਗੂਗਲ ਡੇਟਾ ਸਟੂਡੀਓ।
ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ - ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਸੀਬੋਰਨ।
8. ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ - ਆਇਤਨ, ਵੇਗ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਸੱਚਾਈ।
ਹਾਡੂਪ ਈਕੋਸਿਸਟਮ - ਐਚਡੀਐਫਐਸ, ਮੈਪਰਡਿਊਸ, ਹਾਈਵ, ਪਿਗ।
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ - ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ - AWS, Azure, Google Cloud।
ਡਾਟਾਬੇਸ - SQL ਬਨਾਮ NoSQL.
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ - ਕਾਫਕਾ, ਫਲਿੰਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ।
9. ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ - ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ।
ਪੱਖਪਾਤ - ਅਨੁਚਿਤ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ।
AI ਨੈਤਿਕਤਾ - ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ।
ਸੁਰੱਖਿਆ - ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ।
🎯 ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੌਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਵਿਦਿਆਰਥੀ - ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਸੋਧੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ - ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਓ।
ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ - ਆਈਟੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ।
ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਵਾਲੇ - ਡੇਟਾ ਰੋਲ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ MCQs ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ।
ਪੇਸ਼ੇਵਰ - ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰੋ।
📥 ਹੁਣੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬੇਸਿਕਸ ਕਵਿਜ਼ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅੱਜ ਹੀ ਆਪਣੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ!
ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਰੀਖ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕੱਤਰ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪਰਦੇਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਹਾਰ ਤੁਹਾਡੀ ਵਰਤੋਂ, ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਵੱਲੋਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਐਪ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਐਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਡੀਵਾਈਸ ਜਾਂ ਹੋਰ ਆਈਡੀਆਂ
ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ
ਡਾਟਾ ਇਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਐਪ ਸਹਾਇਤਾ
ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਬਾਰੇ
Manish Kumar
kumarmanish505770@gmail.com
Ward 10
AT - Partapur PO - Muktapur PS - Kalyanpur
Samastipur, Bihar 848102
India
undefined
